# 使用模块
# 最后更新: 2017/1/10 20:27 / 阅读: 144445823
# Python本身就内置了很多非常有用的模块，只要安装完毕，这些模块就可以立刻使用。

# 我们以内建的sys模块为例，编写一个hello的模块：
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

' a test module '

__author__ = 'Michael Liao'

import sys

def test():
    args = sys.argv
    if len(args)==1:
        print('Hello, world!')
    elif len(args)==2:
        print('Hello, %s!' % args[1])
    else:
        print('Too many arguments!')

if __name__=='__main__':
    test()


# 1行和第2行是标准注释，第1行注释可以让这个hello.py文件直接在Unix/Linux/Mac上运行，第2行注释表示.py文件本身使用标准UTF-8编码；

# 第4行是一个字符串，表示模块的文档注释，任何模块代码的第一个字符串都被视为模块的文档注释；

# 第6行使用__author__变量把作者写进去，这样当你公开源代码后别人就可以瞻仰你的大名；

# 以上就是Python模块的标准文件模板，当然也可以全部删掉不写，但是，按标准办事肯定没错。

# 后面开始就是真正的代码部分。

# 你可能注意到了，使用sys模块的第一步，就是导入该模块：

# import sys
# 导入sys模块后，我们就有了变量sys指向该模块，利用sys这个变量，就可以访问sys模块的所有功能。

# sys模块有一个argv变量，用list存储了命令行的所有参数。argv至少有一个元素，因为第一个参数永远是该.py文件的名称，例如：

# 运行python3 hello.py获得的sys.argv就是['hello.py']；

# 运行python3 hello.py Michael获得的sys.argv就是['hello.py', 'Michael']。

# 最后，注意到这两行代码：

# if __name__=='__main__':
#     test()
# 当我们在命令行运行hello模块文件时，Python解释器把一个特殊变量__name__置为__main__，而如果在其他地方导入该hello模块时，if判断将失败，因此，这种if测试可以让一个模块通过命令行运行时执行一些额外的代码，最常见的就是运行测试。

# 我们可以用命令行运行hello.py看看效果：

# $ python3 hello.py
# Hello, world!
# $ python hello.py Michael
# Hello, Michael!

# 导入时，没有打印Hello, word!，因为没有执行test()函数。

# 调用hello.test()时，才能打印出Hello, word!：

# >>> hello.test()
# Hello, world!

# 作用域
# 在一个模块中，我们可能会定义很多函数和变量，但有的函数和变量我们希望给别人使用，有的函数和变量我们希望仅仅在模块内部使用。在Python中，是通过_前缀来实现的。

# 正常的函数和变量名是公开的（public），可以被直接引用，比如：abc，x123，PI等；

# 类似__xxx__这样的变量是特殊变量，可以被直接引用，但是有特殊用途，比如上面的__author__，__name__就是特殊变量，hello模块定义的文档注释也可以用特殊变量__doc__访问，我们自己的变量一般不要用这种变量名；

# 类似_xxx和__xxx这样的函数或变量就是非公开的（private），不应该被直接引用，比如_abc，__abc等；

# 之所以我们说，private函数和变量“不应该”被直接引用，而不是“不能”被直接引用，是因为Python并没有一种方法可以完全限制访问private函数或变量，但是，从编程习惯上不应该引用private函数或变量。

# private函数或变量不应该被别人引用，那它们有什么用呢？请看例子：

def _private_1(name):
    return 'Hello, %s' % name

def _private_2(name):
    return 'Hi, %s' % name

def greeting(name):
    if len(name) > 3:
        return _private_1(name)
    else:
        return _private_2(name)
    
# 安装第三方模块
# 最后更新: 2017/12/12 08:06 / 阅读: 80353680
# 在Python中，安装第三方模块，是通过包管理工具pip完成的。


# 安装常用模块
# 在使用Python时，我们经常需要用到很多第三方库，例如，上面提到的Pillow，以及MySQL驱动程序，Web框架Flask，科学计算Numpy等。用pip一个一个安装费时费力，还需要考虑兼容性。我们推荐直接使用Anaconda，这是一个基于Python的数据处理和科学计算平台，它已经内置了许多非常有用的第三方库，我们装上Anaconda，就相当于把数十个第三方模块自动安装好了，非常简单易用。

# 可以从Anaconda官网下载GUI安装包，安装包有500~600M，所以需要耐心等待下载。下载后直接安装，Anaconda会把系统Path中的python指向自己自带的Python，并且，Anaconda安装的第三方模块会安装在Anaconda自己的路径下，不影响系统已安装的Python目录。

# 安装好Anaconda后，重新打开命令行窗口，输入python，可以看到Anaconda的信息：

print(sys.path)

# 默认情况下，Python解释器会搜索当前目录、所有已安装的内置模块和第三方模块，搜索路径存放在sys模块的path变量中：

# >>> import sys
# >>> sys.path

# 一是直接修改sys.path，添加要搜索的目录：

# >>> import sys
# >>> sys.path.append('/Users/michael/my_py_scripts')
# 这种方法是在运行时修改，运行结束后失效。

# 第二种方法是设置环境变量PYTHONPATH，该环境变量的内容会被自动添加到模块搜索路径中。设置方式与设置Path环境变量类似。注意只需要添加你自己的搜索路径，Python自己本身的搜索路径不受影响。

# 类和实例
# 最后更新: 2018/12/26 17:10 / 阅读: 301026063
# 面向对象最重要的概念就是类（Class）和实例（Instance），必须牢记类是抽象的模板，比如Student类，而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”，每个对象都拥有相同的方法，但各自的数据可能不同。

# 仍以Student类为例，在Python中，定义类是通过class关键字：

class Student(object):
    pass

# class后面紧接着是类名，即Student，类名通常是大写开头的单词，紧接着是(object)，表示该类是从哪个类继承下来的，继承的概念我们后面再讲，通常，如果没有合适的继承类，就使用object类，这是所有类最终都会继承的类。

# 定义好了Student类，就可以根据Student类创建出Student的实例，创建实例是通过类名+()实现的：
bart = Student()
print(bart)
print(Student)

# 可以看到，变量bart指向的就是一个Student的实例，后面的0x10a67a590是内存地址，每个object的地址都不一样，而Student本身则是一个类。

# 可以自由地给一个实例变量绑定属性，比如，给实例bart绑定一个name属性：

bart.name = 'Bart Simpson'
print(bart.name)

# 由于类可以起到模板的作用，因此，可以在创建实例的时候，把一些我们认为必须绑定的属性强制填写进去。通过定义一个特殊的__init__方法，在创建实例的时候，就把name，score等属性绑上去：

class Student(object):

    def __init__(self, name, score):
        self.name = name
        self.score = score
    def print_score(self):
        print('%s: %s' % (self.name, self.score))    
    def get_grade(self):
        if self.score >= 90:
            return 'A'
        elif self.score >= 60:
            return 'B'
        else:
            return 'C'
    def get_name(self):
        return self.name
        
#  注意：特殊方法“__init__”前后分别有两个下划线！！！
# 注意到__init__方法的第一个参数永远是self，表示创建的实例本身，因此，在__init__方法内部，就可以把各种属性绑定到self，因为self就指向创建的实例本身。

# 有了__init__方法，在创建实例的时候，就不能传入空的参数了，必须传入与__init__方法匹配的参数，但self不需要传，Python解释器自己会把实例变量传进去：

bart = Student('Bart Simpson', 59)
print(bart.name)
print(bart.score)
bart.name='new name'
print(bart.name)
print(bart.get_name())
# 和普通的函数相比，在类中定义的函数只有一点不同，就是第一个参数永远是实例变量self，并且，调用时，不用传递该参数。除此之外，类的方法和普通函数没有什么区别，所以，你仍然可以用默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数。

# 数据封装
# 面向对象编程的一个重要特点就是数据封装。在上面的Student类中，每个实例就拥有各自的name和score这些数据。我们可以通过函数来访问这些数据，比如打印一个学生的成绩：

def print_score(std):
    print('%s: %s' % (std.name, std.score))

print_score(bart)

# 但是，既然Student实例本身就拥有这些数据，要访问这些数据，就没有必要从外面的函数去访问，可以直接在Student类的内部定义访问数据的函数，这样，就把“数据”给封装起来了。这些封装数据的函数是和Student类本身是关联起来的，我们称之为类的方法：

# class Student(object):

#     def __init__(self, name, score):
#         self.name = name
#         self.score = score

#     def print_score(self):
#         print('%s: %s' % (self.name, self.score))
bart.print_score()

# 这样一来，我们从外部看Student类，就只需要知道，创建实例需要给出name和score，而如何打印，都是在Student类的内部定义的，这些数据和逻辑被“封装”起来了，调用很容易，但却不用知道内部实现的细节。

# 封装的另一个好处是可以给Student类增加新的方法，比如get_grade：

# def get_grade(self):
#         if self.score >= 90:
#             return 'A'
#         elif self.score >= 60:
#             return 'B'
#         else:
#             return 'C'
# 同样的，get_grade方法可以直接在实例变量上调用，不需要知道内部实现细节：

lisa = Student('Lisa', 99)
bart = Student('Bart', 59)
print(lisa.name, lisa.get_grade())
print(bart.name, bart.get_grade())

# 问限制
# 最后更新: 2017/11/16 18:54 / 阅读: 98145956
# 在Class内部，可以有属性和方法，而外部代码可以通过直接调用实例变量的方法来操作数据，这样，就隐藏了内部的复杂逻辑。

# 但是，从前面Student类的定义来看，外部代码还是可以自由地修改一个实例的name、score属性：
class Student(object):

    def __init__(self, name, score):
        self.__name = name
        self.__score = score

    def print_score(self):     
        print('%s: %s' % (self.__name, self.__score))

    def get_name(self):
        return self.__name

    def get_score(self):
        return self.__score
    
    # def set_score(self, score):
    #     self.__score = score
    def set_score(self, score):
        if 0 <= score <= 100:
            self.__score = score
        else:
            raise ValueError('bad score')
 # 改完后，对于外部代码来说，没什么变动，但是已经无法从外部访问实例变量.__name和实例变量.__score了：
bart = Student('Bart Simpson', 59)
# bart.__name

# 这样就确保了外部代码不能随意修改对象内部的状态，这样通过访问限制的保护，代码更加健壮。

# 但是如果外部代码要获取name和score怎么办？可以给Student类增加get_name和get_score这样的方法：


# 如果又要允许外部代码修改score怎么办？可以再给Student类增加set_score方法：


# 你也许会问，原先那种直接通过bart.score = 99也可以修改啊，为什么要定义一个方法大费周折？因为在方法中，可以对参数做检查，避免传入无效的参数：

bart.set_score(90)
print(bart.get_score())


# 需要注意的是，在Python中，变量名类似__xxx__的，也就是以双下划线开头，并且以双下划线结尾的，是特殊变量，特殊变量是可以直接访问的，不是private变量，所以，不能用__name__、__score__这样的变量名。

# 有些时候，你会看到以一个下划线开头的实例变量名，比如_name，这样的实例变量外部是可以访问的，但是，按照约定俗成的规定，当你看到这样的变量时，意思就是，“虽然我可以被访问，但是，请把我视为私有变量，不要随意访问”。

# 双下划线开头的实例变量是不是一定不能从外部访问呢？其实也不是。不能直接访问__name是因为Python解释器对外把__name变量改成了_Student__name，所以，仍然可以通过_Student__name来访问__name变量：

# >>> bart._Student__name
# 'Bart Simpson'
# 但是强烈建议你不要这么干，因为不同版本的Python解释器可能会把__name改成不同的变量名。

# 总的来说就是，Python本身没有任何机制阻止你干坏事，一切全靠自觉。

# 最后注意下面的这种错误写法：

# >>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
# >>> bart.get_name()
# 'Bart Simpson'
# >>> bart.__name = 'New Name' # 设置__name变量！
# >>> bart.__name
# 'New Name'
# 表面上看，外部代码“成功”地设置了__name变量，但实际上这个__name变量和class内部的__name变量不是一个变量！内部的__name变量已经被Python解释器自动改成了_Student__name，而外部代码给bart新增了一个__name变量。不信试试：

# >>> bart.get_name() # get_name()内部返回self.__name
# 'Bart Simpson

# 继承和多态
# 最后更新: 2017/11/16 19:04 / 阅读: 95422832
# 在OOP程序设计中，当我们定义一个class的时候，可以从某个现有的class继承，新的class称为子类（Subclass），而被继承的class称为基类、父类或超类（Base class、Super class）。

# 比如，我们已经编写了一个名为Animal的class，有一个run()方法可以直接打印：

class Animal(object):
    def run(self):
        print('Animal is running...')

# 当我们需要编写Dog和Cat类时，就可以直接从Animal类继承：

class Dog(Animal):
      def run(self):
        print('Dog is running...')

      def eat(self):
        print('Eating meat...')

class Cat(Animal):
    def run(self):
        print('Cat is running...')

# 对于Dog来说，Animal就是它的父类，对于Animal来说，Dog就是它的子类。Cat和Dog类似。

# 继承有什么好处？最大的好处是子类获得了父类的全部功能。由于Animial实现了run()方法，因此，Dog和Cat作为它的子类，什么事也没干，就自动拥有了run()方法：

# 当然，也可以对子类增加一些方法，比如Dog类：

# 继承的第二个好处需要我们对代码做一点改进。你看到了，无论是Dog还是Cat，它们run()的时候，显示的都是Animal is running...，符合逻辑的做法是分别显示Dog is running...和Cat is running...，因此，对Dog和Cat类改进如下：

# class Dog(Animal):

#     def run(self):
#         print('Dog is running...')

# class Cat(Animal):

#     def run(self):
#         print('Cat is running...')
dog = Dog()
dog.run()

cat = Cat()
cat.run()

# 当子类和父类都存在相同的run()方法时，我们说，子类的run()覆盖了父类的run()，在代码运行的时候，总是会调用子类的run()。这样，我们就获得了继承的另一个好处：多态。

# 要理解什么是多态，我们首先要对数据类型再作一点说明。当我们定义一个class的时候，我们实际上就定义了一种数据类型。我们定义的数据类型和Python自带的数据类型，比如str、list、dict没什么两样：

a = list() # a是list类型
b = Animal() # b是Animal类型
c = Dog() # c是Dog类型

# 判断一个变量是否是某个类型可以用isinstance()判断：

print(isinstance(a, list))

print(isinstance(b, Animal))

print(isinstance(c, Dog))

print(isinstance(c, Animal))

print(isinstance(c, object))

# 看来c不仅仅是Dog，c还是Animal！

# 不过仔细想想，这是有道理的，因为Dog是从Animal继承下来的，当我们创建了一个Dog的实例c时，我们认为c的数据类型是Dog没错，但c同时也是Animal也没错，Dog本来就是Animal的一种！

# 所以，在继承关系中，如果一个实例的数据类型是某个子类，那它的数据类型也可以被看做是父类。但是，反过来就不行：

a = Animal()

print(isinstance(a, Dog))

# Dog可以看成Animal，但Animal不可以看成Dog。

# 要理解多态的好处，我们还需要再编写一个函数，这个函数接受一个Animal类型的变量：
def run_twice(animal):
    animal.run()
    animal.run()
# 当我们传入Animal的实例时，run_twice()就打印出：
run_twice(Animal())

# 当我们传入Dog的实例时，run_twice()就打印出：
run_twice(Dog())

# 当我们传入Cat的实例时，run_twice()就打印出：
run_twice(Cat())

# 看上去没啥意思，但是仔细想想，现在，如果我们再定义一个Tortoise类型，也从Animal派生：

class Tortoise(Animal):
    def run(self):
        print('Tortoise is running slowly...')

run_twice(Tortoise())

# 你会发现，新增一个Animal的子类，不必对run_twice()做任何修改，实际上，任何依赖Animal作为参数的函数或者方法都可以不加修改地正常运行，原因就在于多态。

# 多态的好处就是，当我们需要传入Dog、Cat、Tortoise……时，我们只需要接收Animal类型就可以了，因为Dog、Cat、Tortoise……都是Animal类型，然后，按照Animal类型进行操作即可。由于Animal类型有run()方法，因此，传入的任意类型，只要是Animal类或者子类，就会自动调用实际类型的run()方法，这就是多态的意思：

# 对于一个变量，我们只需要知道它是Animal类型，无需确切地知道它的子类型，就可以放心地调用run()方法，而具体调用的run()方法是作用在Animal、Dog、Cat还是Tortoise对象上，由运行时该对象的确切类型决定，这就是多态真正的威力：调用方只管调用，不管细节，而当我们新增一种Animal的子类时，只要确保run()方法编写正确，不用管原来的代码是如何调用的。这就是著名的“开闭”原则：

# 对扩展开放：允许新增Animal子类；

# 对修改封闭：不需要修改依赖Animal类型的run_twice()等函数。

# 继承还可以一级一级地继承下来，就好比从爷爷到爸爸、再到儿子这样的关系。而任何类，最终都可以追溯到根类object，这些继承关系看上去就像一颗倒着的树。比如如下的继承树：

# 静态语言 vs 动态语言
# 对于静态语言（例如Java）来说，如果需要传入Animal类型，则传入的对象必须是Animal类型或者它的子类，否则，将无法调用run()方法。

# 对于Python这样的动态语言来说，则不一定需要传入Animal类型。我们只需要保证传入的对象有一个run()方法就可以了：

class Timer(object):
    def run(self):
        print('Start...')
# 这就是动态语言的“鸭子类型”，它并不要求严格的继承体系，一个对象只要“看起来像鸭子，走起路来像鸭子”，那它就可以被看做是鸭子。

# Python的“file-like object“就是一种鸭子类型。对真正的文件对象，它有一个read()方法，返回其内容。但是，许多对象，只要有read()方法，都被视为“file-like object“。许多函数接收的参数就是“file-like object“，你不一定要传入真正的文件对象，完全可以传入任何实现了read()方法的对象。

# 获取对象信息
# 最后更新: 2017/11/16 19:08 / 阅读: 64645050
# 当我们拿到一个对象的引用时，如何知道这个对象是什么类型、有哪些方法呢？

# 使用type()
# 首先，我们来判断对象类型，使用type()函数：

# 基本类型都可以用type()判断：

print(type(123))
print(type('str'))
print(type(None))
# 如果一个变量指向函数或者类，也可以用type()判断：
print(type(abs))
print(type(a))

# 但是type()函数返回的是什么类型呢？它返回对应的Class类型。如果我们要在if语句中判断，就需要比较两个变量的type类型是否相同：
print(type(123)==type(456))
print(type(123)==int)
print(type('abc')==type('123'))
print(type('abc')==str)
print(type('abc')==type(123))

# 判断基本数据类型可以直接写int，str等，但如果要判断一个对象是否是函数怎么办？可以使用types模块中定义的常量：

import types
def fn():
   pass
print(type(fn)==types.FunctionType)
print(type(abs)==types.BuiltinFunctionType)
print(type(lambda x: x)==types.LambdaType)
print(type((x for x in range(10)))==types.GeneratorType)

# 使用isinstance()
# 对于class的继承关系来说，使用type()就很不方便。我们要判断class的类型，可以使用isinstance()函数。

class Husky(Dog):
    pass
# 我们回顾上次的例子，如果继承关系是：
# object -> Animal -> Dog -> Husky
# 那么，isinstance()就可以告诉我们，一个对象是否是某种类型。先创建3种类型的对象：
a = Animal()
d = Dog()
h = Husky()
# 然后，判断：
print(isinstance(h, Husky))
# 没有问题，因为h变量指向的就是Husky对象。

# 再判断：
print(isinstance(h, Dog))

# h虽然自身是Husky类型，但由于Husky是从Dog继承下来的，所以，h也还是Dog类型。换句话说，isinstance()判断的是一个对象是否是该类型本身，或者位于该类型的父继承链上。

# 因此，我们可以确信，h还是Animal类型：
print(isinstance(h, Animal))

print(isinstance(d, Dog) and isinstance(d, Animal))
# 但是，d不是Husky类型：

print(isinstance(d, Husky))

# 能用type()判断的基本类型也可以用isinstance()判断：
print(isinstance('a', str))

print(isinstance(123, int))

print(isinstance(b'a', bytes))

# 并且还可以判断一个变量是否是某些类型中的一种，比如下面的代码就可以判断是否是list或者tuple：

print(isinstance([1, 2, 3], (list, tuple)))
print(isinstance((1, 2, 3), (list, tuple)))

#  总是优先使用isinstance()判断类型，可以将指定类型及其子类“一网打尽”。
# 使用dir()
# 如果要获得一个对象的所有属性和方法，可以使用dir()函数，它返回一个包含字符串的list，比如，获得一个str对象的所有属性和方法：
print(dir('ABC'))

# 类似__xxx__的属性和方法在Python中都是有特殊用途的，比如__len__方法返回长度。在Python中，如果你调用len()函数试图获取一个对象的长度，实际上，在len()函数内部，它自动去调用该对象的__len__()方法，所以，下面的代码是等价的：
print(len('ABC'))
print('ABC'.__len__())

# 我们自己写的类，如果也想用len(myObj)的话，就自己写一个__len__()方法：

class MyDog(object):
    def __len__(self):
        return 100
dog = MyDog()
print(len(dog))

# 剩下的都是普通属性或方法，比如lower()返回小写的字符串：
print('ABC'.lower())
# upper()返回大写的字符串：
print('qwe'.upper())

# 仅仅把属性和方法列出来是不够的，配合getattr()、setattr()以及hasattr()，我们可以直接操作一个对象的状态：
class MyObject(object):
    def __init__(self):
        self.x = 9
    def power(self):
        return self.x * self.x
obj = MyObject()

# 紧接着，可以测试该对象的属性：
print(hasattr(obj, 'x')) # 有属性'x'吗？
print(obj.x)
print(hasattr(obj, 'y')) # 有属性'y'吗？
setattr(obj, 'y', 19) # 设置一个属性'y'
print(hasattr(obj, 'y')) # 有属性'y'吗？
print(getattr(obj, 'y')) # 获取属性'y'
print(obj.y) # 获取属性'y'
# 如果试图获取不存在的属性，会抛出AttributeError的错误：
# print(getattr(obj, 'z'))  # 获取属性'z'
# 可以传入一个default参数，如果属性不存在，就返回默认值：

# 获取属性'z'，如果不存在，返回默认值404
print(getattr(obj, 'z', 404))

# 也可以获得对象的方法：
print(hasattr(obj, 'power')) # 有属性'power'吗？
print(getattr(obj, 'power')) # 获取属性'power'
fn = getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'并赋值到变量fn
print(fn) # fn指向obj.power
print(fn())

# 小结
# 通过内置的一系列函数，我们可以对任意一个Python对象进行剖析，拿到其内部的数据。要注意的是，只有在不知道对象信息的时候，我们才会去获取对象信息。如果可以直接写：

sum = obj.x + obj.y
print(sum)
# 就不要写：

sum = getattr(obj, 'x') + getattr(obj, 'y')

# 一个正确的用法的例子如下：

def readImage(fp):
    if hasattr(fp, 'read'):
        return readData(fp)
    return None
# 假设我们希望从文件流fp中读取图像，我们首先要判断该fp对象是否存在read方法，如果存在，则该对象是一个流，如果不存在，则无法读取。hasattr()就派上了用场。

# 请注意，在Python这类动态语言中，根据鸭子类型，有read()方法，不代表该fp对象就是一个文件流，它也可能是网络流，也可能是内存中的一个字节流，但只要read()方法返回的是有效的图像数据，就不影响读取图像的功能。

# 实例属性和类属性
# 最后更新: 2017/11/16 19:15 / 阅读: 62602447
# 由于Python是动态语言，根据类创建的实例可以任意绑定属性。

# 给实例绑定属性的方法是通过实例变量，或者通过self变量：

class Student(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

s = Student('Bob')
s.score = 90

# 但是，如果Student类本身需要绑定一个属性呢？可以直接在class中定义属性，这种属性是类属性，归Student类所有：

class Student(object):
    name = 'Student'
s = Student() # 创建实例s
print(s.name) # 打印name属性，因为实例并没有name属性，所以会继续查找class的name属性

s.name = 'JxzCode' # 给实例绑定name属性
print(s.name) # 由于实例属性优先级比类属性高，因此，它会屏蔽掉类的name属性

print(Student.name) # 但是类属性并未消失，用Student.name仍然可以访问

del s.name # 如果删除实例的name属性
print(s.name) # 再次调用s.name，由于实例的name属性没有找到，类的name属性就显示出来了

# 使用__slots__
# 最后更新: 2019/5/1 09:59 / 阅读: 72438013
# 正常情况下，当我们定义了一个class，创建了一个class的实例后，我们可以给该实例绑定任何属性和方法，这就是动态语言的灵活性。先定义class：

class Student(object):
    pass
# 然后，尝试给实例绑定一个属性：
s = Student()
s.name = 'Jxz' # 动态给实例绑定一个属性
print(s.name)

# 还可以尝试给实例绑定一个方法：

def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法
    self.age = age
from types import MethodType
s.set_age = MethodType(set_age, s) # 给实例绑定一个方法
s.set_age(25) # 调用实例方法
print(s.age) # 测试结果

# 但是，给一个实例绑定的方法，对另一个实例是不起作用的：

s2 = Student() # 创建新的实例
# s2.set_age(25) # 尝试调用方法

# 为了给所有实例都绑定方法，可以给class绑定方法：

def set_score(self, score):
    self.score = score
Student.set_score = set_score

# 给class绑定方法后，所有实例均可调用：

s.set_score(100)
print(s.score)
s2.set_score(99)
print(s2.score)

# 通常情况下，上面的set_score方法可以直接定义在class中，但动态绑定允许我们在程序运行的过程中动态给class加上功能，这在静态语言中很难实现。

# 使用__slots__
# 但是，如果我们想要限制实例的属性怎么办？比如，只允许对Student实例添加name和age属性。

# 为了达到限制的目的，Python允许在定义class的时候，定义一个特殊的__slots__变量，来限制该class实例能添加的属性：
class Student(object):
    __slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称 

# 然后，我们试试：

# s = Student() # 创建新的实例
# s.name = 'Michael' # 绑定属性'name'
# s.age = 25 # 绑定属性'age'
# s.score = 99 # 绑定属性'score'

# 由于'score'没有被放到__slots__中，所以不能绑定score属性，试图绑定score将得到AttributeError的错误。

# 使用__slots__要注意，__slots__定义的属性仅对当前类实例起作用，对继承的子类是不起作用的：
class GraduateStudent(Student):
    pass
g = GraduateStudent()
g.score = 9999
print(g.score)
# 除非在子类中也定义__slots__，这样，子类实例允许定义的属性就是自身的__slots__加上父类的__slots__。

# 使用@property
# 最后更新: 2017/11/16 19:19 / 阅读: 60126996
# 在绑定属性时，如果我们直接把属性暴露出去，虽然写起来很简单，但是，没办法检查参数，导致可以把成绩随便改：

s = Student()
# s.score = 9999
# 这显然不合逻辑。为了限制score的范围，可以通过一个set_score()方法来设置成绩，再通过一个get_score()来获取成绩，这样，在set_score()方法里，就可以检查参数：
class Student(object):
    def get_score(self):
         return self._score
    def set_score(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError('score must be an integer!')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
        self._score = value

# 现在，对任意的Student实例进行操作，就不能随心所欲地设置score了： 

s = Student()
s.set_score(60) # ok!
print(s.get_score())
# s.set_score(9999)

# 但是，上面的调用方法又略显复杂，没有直接用属性这么直接简单。

# 有没有既能检查参数，又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢？对于追求完美的Python程序员来说，这是必须要做到的！

# 还记得装饰器（decorator）可以给函数动态加上功能吗？对于类的方法，装饰器一样起作用。Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调

class Student(object):

    @property
    def score(self):
        return self._score

    @score.setter
    def score(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError('score must be an integer!')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
        self._score = value

# @property的实现比较复杂，我们先考察如何使用。把一个getter方法变成属性，只需要加上@property就可以了，此时，@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter，负责把一个setter方法变成属性赋值，于是，我们就拥有一个可控的属性操作：
s = Student()
s.score = 66 # OK，实际转化为s.set_score(60)
print(s.score) # OK，实际转化为s.get_score()
# s.score = 9999

# 注意到这个神奇的@property，我们在对实例属性操作的时候，就知道该属性很可能不是直接暴露的，而是通过getter和setter方法来实现的。

# 还可以定义只读属性，只定义getter方法，不定义setter方法就是一个只读属性：

class Student(object):

    @property
    def birth(self):
        return self._birth

    @birth.setter
    def birth(self, value):
        self._birth = value

    @property
    def age(self):
        return 2015 - self._birth
    
s=Student()
s.birth=600
print(s.birth)
print(s.age)

# class Student(object):

#     # 方法名称和实例变量均为birth:
#     @property
#     def birth(self):
#         return self.birth
# 这是因为调用s.birth时，首先转换为方法调用，在执行return self.birth时，又视为访问self的属性，于是又转换为方法调用，造成无限递归，最终导致栈溢出报错RecursionError。

# ss=Student()
# ss.birth

